基于GOCI数据的太湖叶绿素a浓度反演和蓝藻水华遥感监测
发布时间：2021-02-08 15:03
太湖蓝藻水华是广为关注的环境问题,迫切需要实现蓝藻水华的动态监测。利用静止轨道海洋水色遥感器（GOCI）遥感数据构建了太湖叶绿素a反演的三波段模型,使用归一化植被覆盖指数（NDVI）进行蓝藻水华监测,并进行了富营养化评价。结果表明:（1）三波段模型优于波段比值模型,可以用于GOCI遥感数据反演太湖叶绿素a浓度。（2）2019年6月3日太湖叶绿素a大致呈湖心和西部浓度低,北部和西南沿岸浓度高的空间分布;从10:15至15:15,叶绿素a浓度先升高后降低。（3）竺山湖和椒山周边水域水华聚集情况较为严重,是当天重度水华的主要发生区域;水华的时间变化规律同叶绿素a浓度变化规律一致。（4）对2019年4月和6月的GOCI遥感数据进行富营养化评价发现,太湖富营养化水平总体呈西部高东部低、北部高南部低、边缘高中间低的趋势;6月较4月富营养化水平明显加剧。
【文章来源】：环境污染与防治. 2020,42(08)北大核心
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
太湖富营养化水平
图1为2019年6月3日10:15至15:15基于GOCI遥感数据的太湖叶绿素a浓度反演结果。由于水华发生时，藻类漂浮于水面，探测不到水体的信息，因此叶绿素a浓度的反演需先将水华区剔除。本研究将NDVI≥0.1的区域认为水华区。根据文献[21]和实地观测，胥湖和东南角水域被大量水草覆盖，本研究将其划为水草区，不参与叶绿素a浓度的反演。另外，由于6月3日8:15和9:15云量较高，也不进行叶绿素a浓度的反演。由图1可以看出，当日叶绿素a大致呈湖心和西部浓度较低，北部和西南沿岸浓度较高的空间分布。分析叶绿素a浓度随时间推移的动态过程发现，10:15太湖水体的叶绿素a质量浓度平均值为0.018 3 mg/L,15:15降到了0.016 1 mg/L，其中10:15至13:15叶绿素a浓度是增长的，之后持续降低，符合光合作用的日变化规律。由此可见，用GOCI遥感数据进行太湖叶绿素a浓度反演可以更加实时地掌握太湖的叶绿素a浓度变化。
同样地，水草区不进行水华监测。8:15和9:15的遥感数据也不考虑。使用等间隔阈值法[22]进行水华分级，NDVI≥0.5为重度水华，0.3≤NDVI<0.5为中度水华，0.1≤NDVI<0.3为轻度水华，NDVI<0.1为正常水体，水华监测结果如图2和表2所示。竺山湖和椒山周边水域水华聚集情况较为严重，是当天重度水华的主要发生区域；西南沿岸也有水华发生，但随着时间推移逐步减弱；湖心区域则经历了一个从无到有、再到无的过程。分析水华面积发现，10:15至13:15是水华面积持续扩大的过程，13:15水华总面积达到了516.07km2，重度水华达到118.02km2，是当日蓝藻水华爆发最为严重的时段，这与叶绿素a浓度的时间变化规律一致，原因可解释为水华面积与藻类光合作用强度有密切关系，当天15:15的水华总面积降至最低（287.35km2）。图3 太湖富营养化水平
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于欧洲航天局“哨兵-2A”卫星的太湖蓝藻遥感监测[J]. 李旭文,侍昊,张悦,牛志春,王甜甜,丁铭,蔡琨. 中国环境监测. 2018(04)
[2]基于GOCI影像分类的太湖水体叶绿素a浓度日变化分析[J]. 包颖,田庆久,陈旻,吕春光. 光谱学与光谱分析. 2016(08)
[3]基于FAI方法的洱海蓝藻水华遥感监测[J]. 张娇,陈莉琼,陈晓玲. 湖泊科学. 2016(04)
[4]一种基于GOCI数据的叶绿素a浓度三波段估算模型[J]. 郭宇龙,李云梅,李渊,吕恒,刘阁,王旭东,张思敏. 环境科学. 2015(09)
[5]常见卫星传感器在蓝藻水华监测中的应用进展[J]. 温新龙,景元书,张娣. 环境科学与技术. 2014(01)
[6]基于卫星影像的太湖蓝藻水华遥感强度指数和等级划分算法设计[J]. 李旭文,牛志春,姜晟,金焰. 环境监测管理与技术. 2011(05)
[7]巢湖蓝藻水华遥感监测初探[J]. 周先传,徐升. 中国环境监测. 2010(03)
[8]太湖蓝藻水华的遥感监测研究[J]. 刘建萍,张玉超,钱新,钱瑜. 环境污染与防治. 2009(08)
[9]利用MERIS产品数据反演太湖叶绿素a浓度研究[J]. 宋瑜,宋晓东,郭照冰,周慧平,江洪. 遥感信息. 2009(04)
[10]卫星遥感太湖蓝藻水华分布及其气象影响要素分析[J]. 武胜利,刘诚,孙军,李三妹,李亚军,孔期. 气象. 2009(01)
本文编号：3024110
【文章来源】：环境污染与防治. 2020,42(08)北大核心
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
太湖富营养化水平
图1为2019年6月3日10:15至15:15基于GOCI遥感数据的太湖叶绿素a浓度反演结果。由于水华发生时，藻类漂浮于水面，探测不到水体的信息，因此叶绿素a浓度的反演需先将水华区剔除。本研究将NDVI≥0.1的区域认为水华区。根据文献[21]和实地观测，胥湖和东南角水域被大量水草覆盖，本研究将其划为水草区，不参与叶绿素a浓度的反演。另外，由于6月3日8:15和9:15云量较高，也不进行叶绿素a浓度的反演。由图1可以看出，当日叶绿素a大致呈湖心和西部浓度较低，北部和西南沿岸浓度较高的空间分布。分析叶绿素a浓度随时间推移的动态过程发现，10:15太湖水体的叶绿素a质量浓度平均值为0.018 3 mg/L,15:15降到了0.016 1 mg/L，其中10:15至13:15叶绿素a浓度是增长的，之后持续降低，符合光合作用的日变化规律。由此可见，用GOCI遥感数据进行太湖叶绿素a浓度反演可以更加实时地掌握太湖的叶绿素a浓度变化。
同样地，水草区不进行水华监测。8:15和9:15的遥感数据也不考虑。使用等间隔阈值法[22]进行水华分级，NDVI≥0.5为重度水华，0.3≤NDVI<0.5为中度水华，0.1≤NDVI<0.3为轻度水华，NDVI<0.1为正常水体，水华监测结果如图2和表2所示。竺山湖和椒山周边水域水华聚集情况较为严重，是当天重度水华的主要发生区域；西南沿岸也有水华发生，但随着时间推移逐步减弱；湖心区域则经历了一个从无到有、再到无的过程。分析水华面积发现，10:15至13:15是水华面积持续扩大的过程，13:15水华总面积达到了516.07km2，重度水华达到118.02km2，是当日蓝藻水华爆发最为严重的时段，这与叶绿素a浓度的时间变化规律一致，原因可解释为水华面积与藻类光合作用强度有密切关系，当天15:15的水华总面积降至最低（287.35km2）。图3 太湖富营养化水平
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于欧洲航天局“哨兵-2A”卫星的太湖蓝藻遥感监测[J]. 李旭文,侍昊,张悦,牛志春,王甜甜,丁铭,蔡琨. 中国环境监测. 2018(04)
[2]基于GOCI影像分类的太湖水体叶绿素a浓度日变化分析[J]. 包颖,田庆久,陈旻,吕春光. 光谱学与光谱分析. 2016(08)
[3]基于FAI方法的洱海蓝藻水华遥感监测[J]. 张娇,陈莉琼,陈晓玲. 湖泊科学. 2016(04)
[4]一种基于GOCI数据的叶绿素a浓度三波段估算模型[J]. 郭宇龙,李云梅,李渊,吕恒,刘阁,王旭东,张思敏. 环境科学. 2015(09)
[5]常见卫星传感器在蓝藻水华监测中的应用进展[J]. 温新龙,景元书,张娣. 环境科学与技术. 2014(01)
[6]基于卫星影像的太湖蓝藻水华遥感强度指数和等级划分算法设计[J]. 李旭文,牛志春,姜晟,金焰. 环境监测管理与技术. 2011(05)
[7]巢湖蓝藻水华遥感监测初探[J]. 周先传,徐升. 中国环境监测. 2010(03)
[8]太湖蓝藻水华的遥感监测研究[J]. 刘建萍,张玉超,钱新,钱瑜. 环境污染与防治. 2009(08)
[9]利用MERIS产品数据反演太湖叶绿素a浓度研究[J]. 宋瑜,宋晓东,郭照冰,周慧平,江洪. 遥感信息. 2009(04)
[10]卫星遥感太湖蓝藻水华分布及其气象影响要素分析[J]. 武胜利,刘诚,孙军,李三妹,李亚军,孔期. 气象. 2009(01)
本文编号：3024110
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